《大模型幻觉（LLM Hallucination）面》电子书下载

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《大模型幻觉（LLM Hallucination）面》电子书下载：

这篇文章详细探讨了大模型幻觉（LLM Hallucination）的定义、原因、影响、类型、度量方法、缓解策略以及容易产生幻觉的场景。以下是文章的主要内容：

​​1.什么是大模型幻觉？​​
• ​​定义​​：在语言模型的背景下，幻觉指的是看似流畅自然的表述，实则不符合事实或者是错误的。
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2.为什么LLM会产生幻觉？​​
• ​​源与目标的差异​​：数据收集过程中可能存在源与目标内容的偏差。
• ​​无意识的源-目标差异​​：数据编制时基于经验法则，导致目标信息不完全依赖源信息。
• ​​有意识的源-目标差异​​：某些任务需要多样性输出，不追求源与目标的严格一致。
• ​​训练数据的重复性​​：大量重复数据导致模型偏好某些高频短语。
• ​​数据噪声的影响​​：充斥噪声的数据训练可能导致幻觉。
​​• 解码过程中的随机性​​：增加输出多样性的解码策略可能引入随机性。
​​• 模型的参数知识偏向​​：模型更依赖预训练阶段的知识，忽略上下文信息。
​​• 训练与实际应用中的解码差异​​：训练时预测下一个词汇，实际应用中基于先前生成内容预测。

3.​​为什么需要解决LLM的幻觉问题？​​
• ​​影响​​：幻觉可能导致传播错误信息、侵犯隐私，特别是在医疗应用中可能引发错误诊断，影响生命安全。
• ​​可靠性​​：幻觉影响模型的可靠性和可信度。

4.​幻觉一定是有害的吗？​​
• ​​创造力场合​​：在需要创造力或灵感的场合，如写电影剧情，幻觉可能带来奇思妙想，增加想象力。容忍度取决于具体应用场景。

5.​​幻觉有哪些不同类型？​​
• ​​内在幻觉​​：生成的内容与源内容相矛盾。
• ​​外部幻觉​​：生成的内容不能从源内容中得到验证，既不受源内容支持也不受其反驳。
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6.如何度量幻觉？​​
• ​​人工评估​​：最有效但成本高。
• ​​自动化评估指标​​：
​​命名实体误差​​：计算生成文本与参考资料之间的一致性。
​​蕴含率​​：被参考文本所蕴含的句子数量与生成输出中的总句子数量的比例。
​​基于模型的评估​​：应对复杂的句法和语义变化。
​​利用问答系统​​：生成问题-答案对，比较答案相似性。
​​利用信息提取系统​​：将知识简化为关系元组进行比较。

7.​​如何缓解LLM幻觉？​​
• ​​利用外部知识验证正确性​​：
​​主动检测和减轻幻觉​​：通过logit输出值检测幻觉，检索相关知识修复幻觉句子。
• ​​修改解码策略​​：
​​事实核心采样​​：动态调整生成每个句子的核心概率，减少事实性损害。
• ​​采样多个输出并检查其一致性​​：
​​SelfCheckGPT​​：通过多次生成结果测量信息一致性，确定事实与幻觉。

8.​​LLMs什么时候最容易产生幻觉？​​
​​• 数值混淆​​：处理日期或数值时容易产生幻觉。
​​• 处理长文本​​：解读长期依赖关系的任务中可能生成自相矛盾的内容。
​​• 逻辑推断障碍​​：误解源信息可能导致不准确的结论。
​​• 上下文与内置知识的冲突​​：过度依赖预训练知识，忽略实际上下文。
​​• 错误的上下文信息​​：给定上下文包含错误信息时，模型可能无法识别并产生幻觉。

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